基于桥梁的元路径分类：使用R-GCN-VGAE实现灾后维持决策

日常基础设施管理用于准备灾害对城市韧性至关重要。当桥梁能够抵御灾害引发的外部力时，via metapaths可维持对医院、商店和住处的访问，从而维持基本城市功能。然而，在预算有限的情况下确定桥梁维修优先级，需要量化桥梁在灾害情景中所扮演的多维角色——这一挑战使得现有的单指标方法难以解决。我们关注从国家高速公路经桥梁到建筑物（医院、商店、住处）的metapaths，构建包含道路、桥梁和建筑层的异构图。基于R-GCN-VGAE（Relation-centric Graph Convolutional Network Variational Autoencoder）学习基于metapaths的特征表示，实现对桥梁进行灾害准备类别分类：供应链（商业物流）、医疗访问（紧急医疗）和住宅保护（防止孤立）。利用OSMnx和开放数据，我们在日本岐阜县的三个不同城市——水津市（697座桥梁）、茨木市（258座桥梁）和森田市（148座桥梁）中进行验证，总计1,103座桥梁。异构图从开放数据构建，使灾害情景下的桥梁角色得以重新定义，支持维修预算决策。我们贡献了以下内容：（1）基于开放数据的异构图构建方法；（2）通过基于元路径的分类实现灾害情景下的桥梁角色重新定义；（3）建立维修预算决策支持方法；（4）k-NN调优策略在不同城市规模上得到验证；（5）实证表明UMAP在多角色桥梁可视化中优于t-SNE/PCA。